為了準確、高效地完成動態(tài)目標的搜索,需要對動態(tài)目標搜索方法進行研究。采用當前方法對動態(tài)目標進行搜索時,不能有效的去除運動過程中動態(tài)目標背景存在的噪聲,且搜索動態(tài)目標所用的時間較長,存在搜索效率低和準確率低的問題。在自適應參數(shù)差分進化算法的基礎上提出一種動態(tài)目標搜索方法,根據(jù)動態(tài)目標運動矢量計算子圖像塊的最小平均絕對差值,對動態(tài)目標背景進行補償。采用自適應參數(shù)差分進化算法初始化種群、設置參數(shù),根據(jù)調(diào)整后的變異率和交叉率對種群進行變異操作和交叉操作,最后對種群進行選擇操作,通過設置終止條件輸出得到動態(tài)目標的搜索結果,完成動態(tài)目標的搜索。仿真結果表明,所提方法的搜索效率高、準確率高。

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【文章目錄】：
1 引言
2 動態(tài)目標搜索原理
3 動態(tài)目標搜索方法
    3.1 背景補償
    3.2 基于自適應參數(shù)差分進化算法動態(tài)目標搜索
4 實驗結果與分析
5 結束語



本文編號：3773734